MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3135316007 · doi:10.1093/jcag/gwab002.078

A80 IMPACT OF THE COVID-19 PANDEMIC IN IBD PATIENT CARE

2021· article· en· W3135316007 sur OpenAlexaffabout
Monica Dahiya, Lily Olayinka, Gilaad G. Kaplan, Leanne Reeb, Christopher Ma, Remo Panaccione, Karen I. Kroeker

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthPandemicMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Health careTelemedicineFamily medicineHealthcare systemMedical emergencyDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The COVID-19 pandemic is affecting patients and healthcare providers worldwide. During the first wave of the pandemic, healthcare delivery shifted from in-person to virtual clinics. Non-urgent and some emergent procedures, including endoscopies, surgeries, and imaging, were delayed to limit the spread and divert resources to COVID-19. Aims To assess the impact of the COVID-19 pandemic in care to IBD patients Methods A survey study was conducted to assess the impact of the COVID-19 pandemic on IBD care. All patients had a virtual clinic appointment between March to July 2020 at either: University of Alberta Hospital or the University of Calgary Clinic. A section of the survey assessed patient experience of virtual clinics and delays in access to IBD care during the COVID-19 pandemic. Results A total of 1581 patients were contacted to complete the survey. 628 patients agreed to participate in the survey, however not all patients completed each component. The mean age of patients who participated in the survey was 48 years (SD = 15.19). 408 patients responded to satisfaction/future use questions: 84.3% (344) patients agree/strongly agree they were comfortable communicating to the physician using the remote system, 77.5% (316) of patients agree/strongly agree that virtual clinic is an acceptable way to receive healthcare services, 84.8% (346) of patients agree/strongly agree they would use virtual care services again, and 82.6% (337) agree/strongly agree they were satisfied with the telehealth system. Additional challenges were reported by 228 patients. Fear and stress (infection risk/mental health concerns/unemployment) was reported by 57.4% (131) patients. Access to healthcare services, PPE, and community resources was a challenge experienced by 26.3% (60) patients. Additionally, 16.2% (37) patients experienced uncertainty around IBD-specific care, including procedures, treatments, labs, and medications. Overall, 17.3% of patients reported some type of delay in care by July 2020. Table 1 shows the proportion of patients with a delay by type of care and the median delay: 5.7% of patients with IBD had surgery delayed by a median of 10 weeks (8–16 weeks). Conclusions While some delays in healthcare delivery occurred during the first wave of the pandemic, overall 82.7% of patients with IBD maintained their care without disruption. Sustaining healthcare delivery to the IBD community required adaptation to virtual care; however, patient satisfaction was overwhelming positive among patients with IBD. Funding Agencies None

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Canadian Association of GastroenterologyMême sujetTelemedicine and Telehealth ImplementationTravaux en français237 207